1.信号参数变化过程分为：
确定性过程，变化过程可以用一个或几个时间t的确定函数来描述，比如sin（t）。

随机过程，信号参数变化过程没有一个确定的变化规律，用数学语言来说，这类事物变化的过程不可能用一个或几个时间t的确定函数来描述。

就是说信号输出是随机，无法确定预测的。

2.我们常见的一些信号和噪声大都是平稳随机过程。

3.随机过程的频谱特性是用它的功率谱密度来表示的。

4能量信号：信号能量有限，信号平均功率为0的信号。

一般的非周期信号，在有限区间有值的为能量信号。

功率信号：信号平均功率有限，信号总能量无限的信号。

比如周期信号，常值信号，一般随机过程中的任一实现都为功率信号。

5．随机过程的任一实现都为确定的功率信号，可以求出这个确定信号的功率谱密度。

但是某一实现的功率谱密度不能作为过程的功率谱密度。

过程的功率谱密度应看做是任一实现的功率谱的统计平均。

但是按照这个方法很难求出过程的功率谱密度。

但是平稳随机过程的功率谱密度P
ξ(ω)与其自相关函数R(τ)是一对傅里叶变换关系。

6.对于确定的随机信号，如果不是非周期信号，傅里叶变换可能不收敛，只好研究其功率谱，而不是信号直接傅里叶变换。

功率信号在时间域上是无限的，所以无法直接做傅立叶变换。

如果对时间T内的信号做傅立叶变换，T在趋于无穷，其实也就是得到了功率信号的频谱，其模的平方也就是功率谱了。

如果这个信号不是确定信号，而是随机信号，那功率普的计算为其自相关函数的傅立叶变换。

不过在实际实现中，通过一段随机信号的采样来计算出其自相关函数，然后做傅立叶变换得到的功率谱，其实和把它看成一段确知信号，做傅立叶变换再取模平方得到的功率谱是一样的。